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1. 基于公证人组的跨链交互安全模型

蒋楚钰, 方李西, 章宁, 朱建明

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (11): 3438-3443. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021111915

摘要（492）

HTML （15）

PDF （1065KB）（233）

针对公证人机制中存在的公证人节点职能集中以及跨链交易效率较低等问题，提出一种基于公证人组的跨链交互安全模型。首先，将公证人节点分为三类角色，即交易验证者、连接者和监督者，由交易验证组成员打包经过共识的多笔交易成一笔大的交易，并利用门限签名技术对它进行签名；其次，被确认的交易会被置于跨链待转账池中，连接者随机选取多笔交易，利用安全多方计算和同态加密等技术判断交易的真实性；最后，若打包所有符合条件的交易的哈希值真实可靠且被交易验证组验证过，则连接者可以继续执行多笔跨链交易的批处理任务，并与区块链进行信息交互。安全性分析表明，该跨链机制有助于保护信息的机密性和数据的完整性，实现数据在不出库的情况下的协同计算，保障区块链跨链系统的稳定性。与传统的跨链交互安全模型相比，所提模型的签名次数和需要分配公证人组数的复杂度从 $O (n)$ 降为 $O (1)$ 。

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2. 基于AUC及Q统计值的集成学习训练方法

章宁, 陈钦

计算机应用 2019, 39 (4): 935-939. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102162

摘要（813）

PDF （884KB）（604）

针对借贷过程中的信息不对称问题，为更有效地整合不同的数据源和贷款违约预测模型，提出一种集成学习的训练方法，使用AUC（Area Under Curve）值和Q统计值对学习器的准确性和多样性进行度量，并实现了基于AUC和Q统计值的集成学习训练算法（TABAQ）。基于个人对个（P2P）贷款数据进行实证分析，发现集成学习的效果与基学习器的准确性和多样性关系密切，而与所集成的基学习器数量相关性较低，并且各种集成学习方法中统计集成表现最好。实验还发现，通过融合借款人端和投资人端的信息，可以有效地降低贷款违约预测中的信息不对称性。TABAQ能有效发挥数据源融合和学习器集成两方面的优势，在保持预测准确性稳步提升的同时，预测的一类错误数量更是进一步下降了4.85%。

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3. 基于TF-IDF算法的P2P贷款违约预测模型

章宁, 陈钦

计算机应用 2018, 38 (10): 3042-3047. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030673

摘要（600）

PDF （887KB）（429）

针对目前P2P贷款违约预测模型受限于借贷双方信息不对称性，未考虑投资人之间差异性的问题，提出了基于信息检索词频-逆文本频率（TF-IDF）算法的P2P贷款违约预测模型。首先以投资效用理论为基础，利用投资人历史投资收益率、贷款利率出价等信息，建立基于投资人效用的贷款违约预测模型；然后，借鉴信息检索TF-IDF算法，构造投资人逆向投资比例因子，对投资人差异性进行量化度量，优化模型中投资人权重计算因子。实验结果表明，该模型预测准确度与其他模型相比平均提高了6%左右，并在不同的测试数据集上都保持最优。

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4. 基于区块链的个人隐私保护机制

章宁, 钟珊

计算机应用 2017, 37 (10): 2787-2793. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.2787

摘要（1566）

PDF （1120KB）（1404）

针对互联网租车场景中个人隐私保护问题，提出一种基于区块链的个人隐私保护机制。首先，针对互联网租车中暴露的个人隐私问题提出一个基于区块链的个人隐私保护解决方案框架；然后，通过参与者简介、数据库设计以及性能分析给出模型的设计和定义，并从授予权限、写入数据、读取数据和撤销权限等方面阐述该模型的框架和实现；最后，通过基于区块链的系统开发表明了该机制的可实现性。

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